Reportes de e-commerce en GA4
Navega los reportes de monetización de GA4.
Una vez que implementas el tracking de ecommerce, GA4 genera automaticamente reportes especializados que revelan el rendimiento de tu tienda. En esta leccion aprenderemos a navegar, interpretar y extraer insights de cada reporte de monetizacion.
Acceder a los reportes de Monetizacion
Los reportes de ecommerce estan en la seccion Monetizacion del menu lateral:
- Abre tu propiedad de GA4
- En el menu izquierdo, haz clic en Informes
- Expande la seccion Monetizacion
- Veras los reportes disponibles
Reportes disponibles
- Vista general de monetizacion: Resumen ejecutivo
- Compras de comercio electronico: Detalle de productos
- Recorrido de compra del usuario: Funnel de conversion
- Promociones de comercio electronico: Rendimiento de banners
Nota: Si no ves estos reportes o aparecen vacios, verifica que el tracking de ecommerce este implementado correctamente y que haya pasado suficiente tiempo para recopilar datos.
Vista general de monetizacion
Que muestra este reporte
Es tu dashboard ejecutivo de ventas con las metricas principales:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ INGRESOS TOTALES COMPRAS USUARIOS COMPRA │
│ $125,430 2,847 2,156 │
│ +12.5% vs anterior +8.2% +5.7% │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
Metricas principales
| Metrica | Definicion | Uso |
|---|---|---|
| Ingresos totales | Suma de purchase.value | KPI principal de ventas |
| Compras | Conteo de eventos purchase | Volumen de transacciones |
| Usuarios que compraron | Usuarios unicos con purchase | Alcance de conversiones |
| Ingresos promedio por usuario | Ingresos / Usuarios activos | Valor por visitante |
| ARPU compradores | Ingresos / Usuarios que compraron | Ticket promedio |
Como interpretar las graficas
Grafica de ingresos en el tiempo:
- Identifica patrones: picos de fin de semana, campanas exitosas, caidas anomalas
- Compara con el periodo anterior para contexto
- Busca correlaciones con eventos externos (promociones, festividades)
Tabla de productos principales:
- Muestra los productos con mayores ingresos
- Util para identificar bestsellers y productos estrella
- Base para decisiones de inventario y promocion
Compras de comercio electronico
Estructura del reporte
Este reporte te da el detalle completo por producto:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Producto │ Vistas │ Add to Cart │ Compras │ Ingresos │ Tasa │
├───────────────────┼────────┼─────────────┼─────────┼──────────┼────────┤
│ Audifonos Pro │ 3,542 │ 892 │ 234 │ $21,060 │ 6.6% │
│ Cable USB-C │ 2,891 │ 456 │ 312 │ $6,240 │ 10.8% │
│ Bocina Portatil │ 1,987 │ 234 │ 89 │ $11,571 │ 4.5% │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Metricas por producto
| Metrica | Evento fuente | Que indica |
|---|---|---|
| Articulos vistos | view_item | Interes inicial |
| Articulos agregados al carrito | add_to_cart | Intencion de compra |
| Articulos comprados | purchase | Conversion final |
| Ingresos del articulo | purchase.value | Contribucion economica |
| Cantidad del articulo | purchase.quantity | Volumen vendido |
Dimensiones disponibles
Cambia la dimension primaria para diferentes vistas:
- Nombre del articulo: Ver por producto individual
- ID del articulo: Usar SKU como identificador
- Marca del articulo: Agrupar por marca
- Categoria del articulo: Agrupar por categoria
- Variante del articulo: Ver por talla, color, etc.
Calcular tasas de conversion por producto
La tasa de conversion de producto se calcula:
Tasa add-to-cart = (add_to_cart / view_item) x 100
Tasa de compra = (purchase / view_item) x 100
Interpretacion:
| Tasa de compra | Interpretacion |
|---|---|
| > 5% | Excelente, producto muy atractivo |
| 2-5% | Buena, rendimiento tipico |
| 1-2% | Regular, oportunidad de mejora |
| < 1% | Baja, revisar precio/descripcion/imagenes |
Analisis de productos problematicos
Busca estos patrones:
Alto view_item, bajo add_to_cart:
- El producto atrae interes pero no convence
- Posibles causas: precio alto, malas imagenes, descripciones pobres, reviews negativas
Alto add_to_cart, baja compra:
- El producto convence pero se abandona
- Posibles causas: sorpresas en checkout (envio caro), mejor precio en competencia, carrito abandonado
Recorrido de compra del usuario
Que es el funnel de checkout
Este reporte muestra las etapas del proceso de compra y donde pierdes usuarios:
100% 45% 32% 28%
┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐
│ │ │ │ │ │ │ │
│ │ │ │ │ │ │ │
│ │ │ │ │ │ │ │
Sesiones con ──────┴──┴───────┴──┴───────┴──┴───────┴──┴───────
view_item Agregar Iniciar Completar
al carrito checkout compra
55% 29% 13%
abandonan abandonan abandonan
Metricas del funnel
| Etapa | Evento | Metrica clave |
|---|---|---|
| Inicio | session_start con view_item | Sesiones con interes |
| Agregar | add_to_cart | Tasa de agregar al carrito |
| Checkout | begin_checkout | Tasa de inicio de checkout |
| Compra | purchase | Tasa de conversion final |
Analizar abandono por etapa
Abandono antes de agregar al carrito (55% tipico):
- Normal que la mayoria no agregue productos
- Mejorar: descripciones, imagenes, social proof, precios competitivos
Abandono entre carrito y checkout (20-30% tipico):
- El usuario tiene intencion pero no inicia compra
- Mejorar: visibilidad del carrito, incentivos (envio gratis), recordatorios
Abandono en checkout (10-20% tipico):
- El usuario estaba muy cerca de comprar
- Mejorar: simplificar formularios, multiples metodos de pago, checkout como invitado
Segmentar el funnel
Usa las dimensiones secundarias para profundizar:
Por dispositivo:
- Compara desktop vs mobile vs tablet
- Frecuentemente mobile tiene mayor abandono en checkout
Por fuente de trafico:
- Compara organico vs pagado vs directo vs referral
- Identifica que canales traen trafico que convierte
Por nuevo vs recurrente:
- Usuarios recurrentes tipicamente convierten mejor
- Si nuevos tienen abandono muy alto, revisar confianza del sitio
Promociones de comercio electronico
Metricas de promociones
Si implementaste view_promotion y select_promotion, este reporte muestra:
| Metrica | Definicion |
|---|---|
| Vistas de la promocion | Veces que se vio el banner |
| Clics de la promocion | Clics en la promocion |
| CTR de la promocion | Clics / Vistas x 100 |
| Ingresos de la promocion | Ventas atribuidas al banner |
Dimensiones de promocion
- Nombre de la promocion: "Ofertas Black Friday"
- ID de la promocion: "PROMO_BF_2026"
- Nombre del creativo: "banner_hero_home"
- Espacio del creativo: "hero_principal"
Optimizar con estos datos
┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Banner │ Vistas │ Clics │ CTR │ Ingresos │
├───────────────────┼─────────┼───────┼───────┼───────────────┤
│ Hero Principal │ 45,000 │ 2,250 │ 5.0% │ $15,400 │
│ Sidebar Categoria │ 32,000 │ 640 │ 2.0% │ $4,200 │
│ Pop-up Exit │ 18,000 │ 1,800 │ 10.0% │ $8,900 │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘
Insights del ejemplo:
- El hero tiene buen CTR y altos ingresos (posicion premium justificada)
- Sidebar tiene bajo CTR, considerar mejor oferta o diseno
- Pop-up tiene el mejor CTR pero menos ingresos (trafico menos calificado?)
Personalizar reportes de monetizacion
Agregar dimensiones secundarias
- En cualquier reporte, busca el boton "+" junto a la dimension
- Selecciona una dimension secundaria como:
- Categoria de dispositivo
- Fuente/medio
- Pais
- Nuevo vs recurrente
Aplicar filtros
- Haz clic en "Agregar filtro" en la parte superior
- Selecciona la dimension a filtrar
- Define las condiciones (incluir/excluir)
Ejemplos de filtros utiles:
- Solo trafico de Mexico
- Excluir trafico interno (por IP o dimension personalizada)
- Solo usuarios mobile
- Solo productos de categoria especifica
Cambiar el rango de fechas
- Haz clic en el selector de fechas arriba a la derecha
- Selecciona el rango deseado
- Activa "Comparar" para ver vs periodo anterior
Exportar datos
Opciones de exportacion
En cada reporte, usa el icono de compartir para:
- Descargar archivo: CSV o PDF
- Compartir enlace: URL con filtros y fecha especifica
- Exportar a Sheets: Conexion directa con Google Sheets
Automatizar con Looker Studio
Para reportes recurrentes, conecta GA4 a Looker Studio:
- Crea un reporte en Looker Studio
- Conecta tu fuente de datos de GA4
- Arrastra las metricas de ecommerce
- Programa envio automatico por email
Caso practico: Analisis semanal de ecommerce
Paso 1: Revisar vista general
Abre Vista General de Monetizacion y responde:
- Como fueron los ingresos vs semana pasada?
- Cuantas compras se realizaron?
- Cual fue el ticket promedio?
Paso 2: Identificar productos estrella y problematicos
En Compras de comercio electronico:
- Top 5 productos por ingresos (tus bestsellers)
- Productos con alta vista pero baja conversion (oportunidad de mejora)
- Productos con alta conversion pero pocas vistas (oportunidad de promocion)
Paso 3: Analizar el funnel
En Recorrido de compra:
- Cual etapa tiene mayor abandono?
- Como varia por dispositivo?
- Hay diferencia entre nuevo vs recurrente?
Paso 4: Documentar y actuar
Crea un reporte semanal con:
- KPIs principales y tendencia
- Productos a destacar
- Problemas identificados
- Acciones a tomar
Limitaciones de los reportes estandar
- Segmentacion limitada: Para segmentos complejos, usa Explorations
- Datos historicos: Dependen de cuando implementaste el tracking
- Atribucion: Los reportes usan atribucion de ultimo clic por defecto
- Tiempo real: Reportes estandar tienen hasta 24-48h de retraso
Puntos clave de esta leccion
- Los reportes de Monetizacion centralizan todos los datos de ventas
- Vista General da el pulso ejecutivo de tu tienda
- Compras de comercio electronico detalla rendimiento por producto
- El funnel de checkout revela donde pierdes conversiones
- Siempre segmenta por dispositivo y fuente para insights profundos
- Documenta benchmarks para medir progreso
Proxima leccion
Aprenderemos a crear Explorations personalizadas para ecommerce, donde podras construir analisis avanzados que los reportes estandar no ofrecen: cohortes de compradores, path analysis, y funnels personalizados.
Quiz de autoevaluacion
1. Donde encuentras el reporte de rendimiento por producto individual?
- a) Vista general de monetizacion
- b) Compras de comercio electronico
- c) Recorrido de compra del usuario
- d) Tiempo real
2. Una tasa de compra del 7% para un producto indica:
- a) Rendimiento muy bajo, requiere atencion urgente
- b) Rendimiento promedio, tipico de ecommerce
- c) Rendimiento excelente, producto muy atractivo
- d) El tracking esta mal configurado
3. Si un producto tiene muchas vistas pero pocos add_to_cart, que deberias revisar primero?
- a) El proceso de checkout
- b) Las descripciones, imagenes y precio del producto
- c) La velocidad del sitio
- d) El metodo de pago
4. Cual segmentacion es mas util para identificar problemas de UX en checkout?
- a) Por pais
- b) Por dispositivo
- c) Por fuente de trafico
- d) Por idioma
5. Que retraso tipico tienen los reportes estandar de GA4?
- a) Tiempo real (sin retraso)
- b) 1-2 horas
- c) 24-48 horas
- d) 1 semana
Respuestas: 1-b, 2-c, 3-b, 4-b, 5-c
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